模糊随机环境中的欧式障碍期权定价

考虑到现实世界的不确定性包含随机性和模糊性,运用随机分析和模糊集理论研究了模糊随机环境中的欧式障碍期权定价问题.由于各种欧式障碍期权的定价方法和思路基本相同,因此仅以向上敲出看涨障碍期权为例说明如何定价.通过假设标的资产价格服从模糊随机过程,得到了向上敲出看涨障碍期权的模糊价值和其在可能性均值意义下的定价公式.     

基于三角直觉模糊数的欧式期权二叉树定价模型

为了刻画欧式期权价格估计值的不确定性和投资者的犹豫程度, 用三角直觉模糊数表示期权标的资产价格的变化因子,构建了三角直觉模糊数二叉 树定价模型,并用风险中性定价方法研究单期欧式看涨期权的定价问题. 研究发现: 欧式看涨期权价格表示为一个三角直觉模糊数,其值体现了投资者对期权价格估计 值的肯定程度、否定程度和犹豫程度;利用三角直觉模糊数的截集运算法则得到了 欧式看涨期权价格的区间值. 数值算例表明, 用三角直觉模糊数得到的欧式看涨期 权的价格比用三角模糊数得到的价格更能体现投资者的犹豫性.     

基于投资犹豫的欧式期权定价模型

文章首先引入三角直觉模糊数来刻画投资者的犹豫程度和期权价格估计的不确定性,构建了基于三角直觉模糊数的Black-Scholes期权定价模型,并用风险中性的方法给出了欧式期权价格的解析表达式,该结论是Yoshida更一般的情况.然后,本文进行了数值分析,给出了欧式期权价格的区间值,并进行了参数敏感性分析.研究结果表明:基于三角直觉模糊数的Black-Scholes期权定价模型更能体现投资者的犹豫程度.     

分数布朗运动下欧式汇率期权的定价

应用风险偏好和均衡定价方法,考虑了标的资产服从分数布朗运动下的汇率期权定价问题.首先利用条件期望构建了条件过 程的联合密度函数, 然后,基于历史有限信息推导出分数欧式汇率期权的闭式解. 为了理解定价模型,进一步分析了赫斯特指数对定价 结果的影响. 最后,给出了基于GBP/USD期权的实证研究.不同模型的结果说明了汇率市场具有分形特性.     

欧式期权价值评估的非参数估计

用非参数方法研究股票价格在不服从几何布朗运动下欧式期权价值的评估，首先从理论上论证基于非参数的欧式看涨期权评价方法，然后从上海证券市场收集数据，实证研究用该方法评价欧式看涨期权与经典的Black—Scholes定价的结果有所不同，但非参数定价方法更贴近市场。     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

一般均衡欧式期权定价模型

建立既包含企业生产,又包含投资者消费的一般均衡资产定价方程,得到经济系统中的随机折现因子以及股票收益率所服从的动态方程.在此基础上,采用二阶近似方法对欧式期权进行定价.结果表明,欧式期权价格与企业的经营能力、所处的行业特征密切相关,推广了Black & Sholes的期权定价公式.     

不完全市场下有违约风险的欧式期权定价

为了研究不完全市场对有违约风险欧式期权定价的影响,结合Klein的有违约风险期权处理方法和Cochrane与Saa-Requejo的不完全市场处理方法给有违约风险的欧式期权定价,得到不完全市场下有违约风险欧式期权的一般化定价公式.进一步推导出一些特定欧式期权的定价公式,并指出这些公式均为一般化定价公式的特例.结果表明定价公式结合了上述两个模型的优点,因此特别适合于给基于不可交易资产有违约风险期权定价.     

分数布朗运动下带交易费用的期权定价

通过引入交易费用,构建合理的证券组合并采用求解偏微分方程的方法,推导出分数布朗运动下的期权定价公式,消除了分数Black-Scholes市场存在套利,分析了带交易费用的分数布朗运行环境下的避险误差。进一步的数值例子给出了不同定价模型下的定价结果,比较了自融资策略路径、分数布朗运行下期权价格路径以及带交易费用分数布朗运行下期权价格路径,说明了交易费用的引入对消除分数布朗运动金融环境套利的可行性。     

分数商品期货期权定价模型及其实证研究

商品期货期权在企业进行套期保值、完善期货市场功能、构造商品投资组合中起重要作用.商品期货市场是一个复杂的非线性动力学系统,期货价格并不服从标准的布朗运动.本文在商品期货价格服从分数布朗运动的基础上,运用拟条件期望和分数Girsanov模型等方法构建了分数商品期货期权定价模型,通过LME铜期赁期权的实证研究表明,该模型对期货期权的价格具有更精确的估计效果.     

模糊信息环境下基于期权视角的兼并价格确定的博弈分析

首先运用期权理论研究了兼并目标企业价值确定问题,即包括基于净现值公式的基础价值和基于期权视角的期权价值.其次,运用博弈论研究了模糊环境下企业兼并目标企业的价格确定问题,通过引入可信性理论对兼并双方博弈支付进行表示,从而对Rubinstein讨价还价定理进行改进,给出了模糊环境下企业兼并目标企业价格确定思路,并且研究了期权的可执行期间问题.最后,通过数值仿真和案例分析说明了模型对现实的解释力.     

基于期权理论的多元相机决策权利定价模型

期权理论可以很好地对投资和筹资中的相机决策权利进行定价，格型法则是研究复杂期权定价问题最常用的数值方法之一，文章在期权理论的基础上，根据风险中性原则，通过确定合理的涨跌幅度和涨跌概率，建立了评价多元相机决策权利价格的多维格型模型，并保证了模型的一致性和稳定性。最后，通过数值评价验证了模型的计算有效性。     

中国股票市场长期记忆特征的实证研究

股票市场收益的长期记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义.针对上海和深圳的周和日收益序列,采用非线性估计方法提高R/S系列分析估计H参数的精确度.并用ARFIMA模型对沪深股市的收益率的长期记忆性进行了检验,根据分段检验的结果,得出一些中国证券市场有效性的结论.     

基于参数学习的GARCH动态无穷活动率Lévy过程的欧式期权定价

在股票价格中引入漂移率、波动率和随机跳跃三种状态, 建立动态状态空间模型, 并通过局部风险中性定价关系（RNVR）推导无套利定价模型. 以非高斯条件ARMA-NGARCH为基准模型, 构建S&P500指数的离散动态Lévy过程, 并基于序贯贝叶斯的参数学习方法, 进行模型估计和期权定价研究. 结果表明： 动态Lévy过程能够联合刻画时变漂移率、条件波动率和无穷活动率等特征, 且贝叶斯方法的引入提高了期权隐含波动率的定价精度. 同时, 无穷活动率模型在期权定价方面具有显著优势. 在五类滤波中, 无损粒子滤波估计精度最高, 速降调和稳态过程（RDTS）的期权定价误差最小, 而非高斯模型在收益率预测方面没有表现出显著的差异.     

中国可转债模糊定价及其算法研究

在Black-Scholes模型和国内传统债券定价模型的基础上,讨论了可转换债券的模糊定价问题.对于连续复利率、无风险利率、股票价格、股价波动率等均为模糊数的情况,给出了可转换债券的模糊定价模型和相应的算法.最后,对上海国际机场股份有限公司发行的可转换债券进行了实证研究,计算结果显示了该模糊定价模型在预测可转债市场价格方面的有效性.     

基于期权理论的国际海上集装箱运输协议动态定价决策

考虑到市场竞争的日益规范与激烈, 尤其是近年来航运衍生市场的迅猛发展, 将价格视为外生变量, 基于期权理论, 提出了国际集装箱海运企业运输协议动态定价的决策方法, 建立了附带美式认购/认沽期权且符合现行法律体系规定的国际海上集装箱运输协议动态定价决策模型. 基于伊藤引理及其相关性质, 通过微分方程变换, 实现了模型的有效求解. 结合算例, 给出了较为详尽的参数获取与估值方法. 通过对算例的求解, 分析了在附带美式认购/认沽期权的运输协议中, 相关因素对运输协议动态定价决策的影响机理, 模型的有效性也同时得到了较好的验证.     

不确定性、投资者犹豫程度与永久美式期权定价

近年来金融市场黑天鹅事件频发，加剧了投资者行为的状态依赖性和不确定性.本文利用三角直觉模糊数来衡量投资决策行为的不确定性和犹豫程度，建立了模糊随机过程下支付连续红利的永久美式期权定价模型，得到了风险中性概率测度下的美式期权区间价格.然后，基于本文理论模型模拟了标的资产的模糊价格，并进行了模型的比较静态分析.研究发现：基于三角直觉模糊数的永久美式期权区间价格较好地衡量了投资者犹豫程度，对投资决策具有现实指导意义.     

Fuzzy multi-criteria decision-making approach with incomplete information based on evidential reasoning

The weights of criteria are incompletely known and the criteria values are incomplete and uncertain or even default in some fuzzy multi-criteria decision-making problems. For those problems, an approach based on evidential reasoning is proposed, in which the criteria values are integrated on the basis of analytical algorithm of evidential reasoning, and then nonlinear programming models of each alternative are developed with the incomplete information on weights. The genetic algorithm is employed to solve the models, producing the weights and the utility interval of each alternative, and the ranking of the whole set of alternatives can be attained. Finally, an example shows the effectiveness of the method.